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微博网络已成为当前互联网中非常流行的网络应用,以即时性、碎片化、聚合性为特点的信息传播特性受到广大用户的欢迎。意见领袖在信息传播过程中发挥了重要的推动作用,有效地识别网络意见领袖,对于提高信息传播效果和可控性具有重要的现实意义
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采用EEMD算法对故障信号进行分解,然后提取各imf分量的能量熵,用于机械故障诊断,包含所有文件和数据可运行。

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针对基于生理信号的情感识别问题,采用具有模拟退火机制的遗传算法、最大最小蚁群算法和粒子群算法来进行特征选择,用Fisher分类器对高兴、惊奇、厌恶、悲伤、愤怒和恐惧6种情感进行分类,获得了较高的识别率,并找出了对情感识别系统模型的构建具有较好性能的特征组合,建立了对6类情感具有预测能力的识别系统。